Inference Unlimited

এক্সপেরিমেন্ট করা বিভিন্ন মেথডের সাথে ফাইন-টিউনিং মডেলের AI

AI মডেল ফাইন-টিউনিং একটি কীভাবে প্রক্রিয়া যা সাধারণভাবে প্রশিক্ষিত মডেলগুলি নির্দিষ্ট কাজগুলির জন্য অনুকূল করতে দেয়। এই নিবন্ধে আমরা বিভিন্ন ফাইন-টিউনিং মেথড, তাদের অ্যাপ্লিকেশন এবং কোডের প্র্যাকটিকাল উদাহরণগুলি আলোচনা করব।

1. ফাইন-টিউনিং মেথড

1.1 ফুল মডেল ফাইন-টিউনিং

এটি সবচেয়ে সরল মেথড যা একটি নতুন ডেটা সেটে মডেলের প্রশিক্ষণ করে। এটি কার্যকর তবে এটি কম্পিউটেশনালভাবে খরচসাপেক্ষ হতে পারে।

from transformers import AutoModelForSequenceClassification, TrainingArguments, Trainer
from datasets import load_dataset

model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
dataset = load_dataset("imdb")

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=8,
    per_device_eval_batch_size=8,
    warmup_steps=500,
    weight_decay=0.01,
    logging_dir="./logs",
    logging_steps=10,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["test"]
)

trainer.train()

1.2 লেয়ার-ওয়াইজ লার্নিং রেট ডিকেই

এই মেথডটি মডেলের বিভিন্ন লেয়ারের জন্য লার্নিং রেটের পার্থক্য করতে দেয়, যা প্রশিক্ষণের স্থিতিশীলতা উন্নত করতে পারে।

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

total_steps = len(train_dataloader) * num_epochs
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=total_steps
)

# বিভিন্ন লেয়ারের জন্য বিভিন্ন লার্নিং রেট সেট করা
for name, param in model.named_parameters():
    if "layer.0" in name:
        param.requires_grad = True
    elif "layer.1" in name:
        param.requires_grad = True
    else:
        param.requires_grad = False

1.3 লোরা (লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন)

লোরা একটি টেকনিক যা বড় মডেলগুলিতে ছোট, প্রশিক্ষণযোগ্য লো-র্যাঙ্ক লেয়ারগুলি যোগ করে, প্রশিক্ষণের জন্য পরামিটারগুলির সংখ্যা কমিয়ে দেয়।

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

model = get_peft_model(model, lora_config)

1.4 প্রম্প্ট টিউনিং

এই মেথডটি মডেলের ইনপুটে প্রশিক্ষণযোগ্য ভেক্টরগুলি যোগ করে, মডেলের পরামিটারগুলি অনুকূল করার পরিবর্তে।

from transformers import PromptTuningConfig, PromptTuningInit

prompt_tuning_config = PromptTuningConfig(
    num_virtual_tokens=10,
    prompt_tuning_init=PromptTuningInit.RANDOM,
    tokenizer_name="bert-base-uncased",
    task_name="text-classification"
)

model = PromptTuningWrapper(model, prompt_tuning_config)

2. মেথডের তুলনা

| মেথড | কম্পিউটেশনাল জটিলতা | কার্যকরতা | অ্যাপ্লিকেশন | |--------|------------------------|--------------|--------------| | ফুল মডেল ফাইন-টিউনিং | উচ্চ | উচ্চ | বড় ডেটা সেট | | লেয়ার-ওয়াইজ লার্নিং রেট ডিকেই | মাঝারি | মাঝারি | মাঝারি আকারের মডেল | | লোরা | নিম্ন | উচ্চ | বড় মডেল | | প্রম্প্ট টিউনিং | নিম্ন | মাঝারি | ছোট ডেটা সেট |

3. প্র্যাকটিকাল টিপস

1. মেথড নির্বাচন: মডেলের আকার এবং উপলব্ধ কম্পিউটেশনাল রিসোর্সের উপর ভিত্তি করে মেথড নির্বাচন করুন।
2. মনিটরিং: প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়াটি মনিটর করার জন্য টুলগুলি ব্যবহার করুন, যেমন টেন্সরবোর্ড।
3. এভালুয়েশন: মডেলটি নিয়মিত ভ্যালিডেশন সেটে এভালুয়েট করুন, ওভারফিটিং এড়ানোর জন্য।
4. অপ্টিমাইজেশন: বিভিন্ন হাইপারপ্যারামিটারগুলির সাথে এক্সপেরিমেন্ট করুন, যেমন লার্নিং রেট, ব্যাচ সাইজ এবং এপক সংখ্যা।

4. সারাংশ

AI মডেল ফাইন-টিউনিং একটি প্রক্রিয়া যা সাবলীল পরিকল্পনা এবং এক্সপেরিমেন্টের প্রয়োজন। উপযুক্ত মেথড নির্বাচন প্রশিক্ষণের কার্যকরতা এবং কার্যকরতা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত করতে পারে। মনে রাখবেন যে কোনো ইউনিভার্সাল সলিউশন নেই, তাই বিভিন্ন টেকনিকগুলির সাথে এক্সপেরিমেন্ট করার জন্য মূল্য রয়েছে আপনার প্রয়োজনগুলির জন্য সেরা ফিট খুঁজে পেতে।